GSE237425:单细胞转录组揭示人肾细胞癌来源内皮细胞在离体原代培养中稳定的独特分子改变 [scRNA-seq]

研究从高血管化的肾癌标本中纯化肿瘤及配对正常内皮细胞,刻画内皮细胞基因表达模式与异质性,发现多个供体的肿瘤内皮细胞共享细胞外基质调控、细胞间通讯和胰岛素生长因子信号相关通路表达升高的表型,并比较肾与肝来源内皮细胞的差异与共性

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时间序列分类GPL246769606
GSE237425: Single-cell transcriptomics reveals distinct molecular alterations of human renal cell carcinoma-derived endothelial cells that are stable in ex vivo primary culture [scRNA-seq]

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

GSE237425:单细胞转录组揭示人肾细胞癌来源内皮细胞在离体原代培养中稳定的独特分子改变 [scRNA-seq]

Single-cell transcriptomics reveals distinct molecular alterations of human renal cell carcinoma-derived endothelial cells that are stable in ex vivo primary culture [scRNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE237425_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的单细胞RNA-seq表达谱数据,物种为9606(人),平台为GPL24676。研究从高血管化的肾癌标本中纯化肿瘤及配对正常内皮细胞,刻画内皮细胞基因表达模式与异质性,发现多个供体的肿瘤内皮细胞共享细胞外基质调控、细胞间通讯和胰岛素生长因子信号相关通路表达升高的表型,并比较肾与肝来源内皮细胞的差异与共性。数据可用于肿瘤内皮细胞异质性分析及分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管肿瘤内皮细胞是肿瘤微环境的关键组分,也是肿瘤细胞与宿主循环及免疫系统之间的主要界面,但其表型和功能特性仍相对知之甚少。为弥补这一不足,我们从高度血管化的肾癌标本中纯化了肿瘤及配对正常内皮细胞,并进行单细胞RNA-seq以表征内皮细胞基因表达模式和异质性。我们发现来自多个供体的肿瘤内皮细胞共享一种常见表型,即与细胞外基质调控、细胞间通讯和胰岛素生长因子信号相关通路的表达增加。我们还发现,虽然来自肾脏和肝脏的正常内皮细胞存在差异,但来自肾癌和肝癌的大多数肿瘤内皮细胞共享共同的基因表达

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE237425

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 27 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

尽管肿瘤内皮细胞是肿瘤微环境的关键组成部分,也是肿瘤细胞与宿主循环系统及免疫系统之间的主要界面,但其表型和功能特性仍相对知之甚少。为弥补这一不足,我们从高度血管化的肾癌标本中纯化了肿瘤内皮细胞及配对的正常内皮细胞,并进行单细胞RNA测序,以表征内皮细胞的基因表达模式及异质性。我们发现,来自多个供体的肿瘤内皮细胞共享一种共同表型,即细胞外基质调控、细胞间通讯及胰岛素生长因子信号传导相关通路的表达增加。我们还发现,尽管肾脏和肝脏的正常内皮细胞存在差异,但来自肾癌和肝癌的大多数肿瘤内皮细胞共享共同的基因表达特征,提示肿瘤内皮细胞表型具有一致性。

我们采用RNA-seq技术发现,肿瘤与正常内皮细胞间许多差异调节的基因在原代培养中得以保持,这进而允许我们在体外研究它们的功能表型。去除营养因子后,培养的肿瘤内皮细胞表现出抗凋亡特性,并且对CD+ CD25+ T调节细胞的粘附性增强。我们的研究揭示了肾癌肿瘤内皮细胞独特的功能和免疫表型特征,这些发现将为开发新疗法奠定基础。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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